今天觀摩了一個地區(qū)做的數據倉，匯聚了多個部門多種類型數據，表現形式也很豐富。但整個演示下來，自己沒有被真正地打動。因為這樣簡單地數據堆疊并不是數字化改革的目的。數字化改革的核心思想是數據驅動業(yè)務。單純追求數據種類和展示效果只能帶給給不懂業(yè)務領導以視覺沖擊，但并不能解決實際的業(yè)務問題。

我們常常在說我們的系統(tǒng)沒有能夠用起來是因為沒有必要的數據作為支撐。但只有數據沒有場景，數據同樣無法發(fā)揮它的價值。我們可以把一個業(yè)務場景想象成電影里的一個片段，時間、地點、環(huán)境構成場，業(yè)務對象以及業(yè)務對象之間的相互關聯和相互作用的過程構成景。而場和景的構成是為講述一段完整的故事或是為了解決一個特定業(yè)務目標。以一個救援場景為例，災害事件的發(fā)生時間地點自己周邊的環(huán)境、天氣形勢、交通路況等一些列數據構成救援場景的場，而救援隊伍、物資、裝備、避難場所等對像根據不同災害類型有選擇性登場，而指揮人員與系統(tǒng)互動獲取智能決策，與救援人員互動獲取救援實況，下發(fā)救援命令等一系列人與人，人與機器的互動構成了救援場景的景。

圍繞場景應用進行數字化能力建設，重點是要提供標準的可復用的數字化服務能力。場景下所需要的數據就像電影里的角色不可或缺。要讓場景應用更好服務于業(yè)務目標，基于場景數據需求進行數據采集，確保數據完整性。同時，為了讓場景應用更智能，需要建立數據之間不同維度的關聯，對數據屬性價值進行提煉，讓數據發(fā)生化學反應，這就是數據集中治理所要解決的問題。而實現數據之間化學反應的正是各類算法模型，通過因素業(yè)務模型植入AI算法，實現數據的智能化應用，從而為場景賦能。

圍繞場景應用進行數字化能力建設，有助于細化業(yè)務流程，場景下的每一項任務都可以是一個完整的子流程。過去呆板的基于功能菜單的程式化的交互方式逐漸替換更符合用戶思維習慣的功能點組合應用。